拓端专题
拓端tecdat|R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列
最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均(DMA)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。 动机 事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终预测是通过
拓端tecdat|R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
最近我们被客户要求撰写关于生存分析模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型
拓端tecdat|R语言时间序列平稳性几种单位根检验（ADF，KPSS，PP）及比较分析
最近我们被客户要求撰写关于单位根检验的研究报告，包括一些图形和统计输出。 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构。 μ是yt的均值；ψ是系数，决定了时间序列的线性动态结构，也被称为权重，其中ψ0=1；
拓端tecdat|R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我
拓端tecdat|R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型
最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例 贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据 ，时长09:58 工资模型 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构
拓端tecdat|R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化
最近我们被客户要求撰写关于信用风险回归模型研究报告，包括一些图形和统计输出。 视频：R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 引言 多元统计分析 中，交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同，两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(
拓端tecdat|R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数
相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 获取数据 load(file='DowEnvironment.RData') 日交易量 每日交易量内发生的 变化。 plot(
拓端tecdat|R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。 相关视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 概述
拓端tecdat|基于R语言股票市场收益的统计可视化分析
最近我们被要求撰写关于股票市场收益的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中，我们将： 下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。 library(tidyquant)l
拓端tecdat|R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
最近我们被客户要求撰写关于Bootstrap的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例 什么是Bootstrap自抽样及R语言Bootstrap线性回归预测置信区间 ，时长05:38 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我
拓端tecdat|matlab实现扩展卡尔曼滤波(EKF)进行故障检测
最近我们被客户要求撰写关于扩展卡尔曼滤波的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文展示了如何使用扩展卡尔曼滤波器进行故障检测。本文使用扩展的卡尔曼滤波器对一个简单的直流电机的摩擦力进行在线估计。估计的摩擦力的重大变化被检测出来，并表明存在故障。 电机模型 电机被模拟成具有阻尼系数c，转动惯量J，由一个扭矩u驱动。电机的角速度w和加速度˙w是测量输出。 为了使用扩展卡尔曼滤波器估计阻尼系